機器學習方差和偏差權衡（Understanding the Bias-Variance Tradeoff）
當我們討論預測模型時，預測誤差可以分解成我們關心的兩個主要的子部分：由於「偏差」導致的誤差和由於「偏差」導致的誤差。 在模型將偏差和方差最小化的能力之間進行權衡。 瞭解這兩種類型的錯誤可以幫助我們診斷模型結果，避免過度或不合適的錯誤。 1. Bias and Variance 理解不同的誤差來源如何導致偏差和方差有助於我們改進數據擬合過程，從而產生更準確的模型。我們用三種方式來定義偏差和方差：概念
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